Сотрудники крупных ИИ-компаний запустили проект Poison Fountain, чтобы навредить обучению нейросетей
Если некоторые радикальные критики ИИ предлагают взрывать дата‑центры
Как протестировать машинный переводчик
Машинный перевод уже стал привычной частью жизни — от деловой переписки до общения с людьми из других стран. Но за простотой нажатия кнопки «перевести» стоит сложная технология, которая требует постоянного контроля качества.В компании Lingvanex мы применяем собственный подход к выбору тестовых данных, ориентируясь на максимальную репрезентативность и адаптацию к реальным запросам клиентов. Цель состоит в том, чтобы создавать модели, которые могут точно переводить тексты как с лексической, так и с грамматической точностью, сохраняя контекст и стиль.
Goldman Sachs: у ИИ уже закончились данные для обучения
Искусственный интеллект исчерпал доступные для обучения данные, рассказал директор по данным и руководитель отдела разработки данных Goldman Sachs Нима Рафаэль. По его словам, этот дефицит уже может оказывать влияние на то, как создаются новые системы ИИ.
Как данные влияют на качество ML-фичи. Виртуальный фон для Контур.Толк
Привет, Хабр! Меня зовут Павел Кузнецов, и я ML-разработчик в лаборатории компьютерного зрения Центра ИИ Контура. Мы занимаемся созданием AI-фич для продуктов компании. Один из наших ключевых заказчиков — сервис видео-конференц-связи Контур.Толк. Для него мы разрабатываем такие фичи, как бьютификация, улучшение освещённости, детекция дипфейков и, конечно же, сегментация фона.
Лингвисты НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург создали уникальный «эмоциональный словарь» для обучения ИИ
Исследователи НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Анастасия Колмогорова и Елизавета Куликова разработали
